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 * @ author     ：廖传港
 * @ date       ：Created in 2020/11/5 20:53
 * @ description：
 * @ modified By：
 * @ ersion     : 
 * @File        : test.py 
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import joblib
import numpy as np
from com.lcg.version13 import model
from com.lcg.version13 import Loading_pictures as lp
from sklearn.metrics import accuracy_score

dnn = joblib.load("D:/python/data/model/model9.model")  # 加载模型

# 加载数据集
A, B = lp.loaddata("D:/python/data/data4/")
predictB = dnn.BatchPredict(A[150:200,:])

print("predictB=", predictB)
# predictBB = np.array([np.argmax(one_hot) for one_hot in predictB])
predictBB=[]
for i in range(0,50):
    if predictB[i] > 5:
        predictBB.append(1)
    else:
        predictBB.append(0)
realB = B[150:200]
realBB = realB
# print("准确数=",accuracy_score(predictBB, realBB, normalize=False))
print("识别率=",accuracy_score(predictBB, realBB)*100,"%")

#
#
# from pylab import *
# mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
#
# x1=list(range(0,50))
# y1=predictBB
# x2=list(range(0,50))
# y2=realBB
#
# # axis：坐标轴范围
# # 语法为axis[xmin, xmax, ymin, ymax]，
# # 也就是axis[x轴最小值, x轴最大值, y轴最小值, y轴最大值]
# # '''
# # plt.axis([0, 50, 0, 4])
#
# #第2步：使用plot绘制线条 第1个参数是x的坐标值，第2个参数是y的坐标值
# plt.plot(x1,y1)
# plt.plot(x2,y2)
# #添加文本 #x轴文本
# plt.xlabel("x坐标轴")
# #y轴文本
# plt.ylabel("x坐标轴")
# #标题
# plt.title("标题")
# #添加注释 参数名xy：箭头注释中箭头所在位置，参数名xytext：注释文本所在位置，
# #arrowprops在xy和xytext之间绘制箭头, shrink表示注释点与注释文本之间的图标距离
# #
# # plt.annotate("loss", xy=(2,5), xytext=(2, 10),
# #             arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.01),
# #             )
#
# #第3步：显示图形
# plt.show()